基于新型日期映射法和ISGU混合模型的短期电力负荷预测

针对电力负荷非线性、预测条件多样性、预测模型参数设置主观性等问题,提出一种基于强适应性的日均负荷日期映射法、高非线性拟合性能的门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)和强搜索性能的改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)相结合的ISSA-GRU(ISGU)混合模型进行短期电力负荷预测(Short-term Load Forecasting, STLF)。首先,利用日均负荷日期映射法对星期-节假日因素进行映射,解决该因素因非数字化导致不易输入预测网络的问题。随后,从诸多相关因素中筛选出高度相关特征值,以此解决预测条件多样性问题。最后,构建GRU网络进行负荷预测,并引入ISSA算法对GRU网络参数进行客观配置。为验证ISGU混合模型的有效性,采用新加坡电力负荷数据进行实验,并将实验结果与现有算法进行比较。实验结果表明,所提方法对STLF具有良好性能,有效提高了STLF统计标准的精度指标。